介绍
大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊的是Java中非常流行的一个工具——Guava Cache。如果你是Java开发者，尤其是那些经常与缓存打交道的开发者，那么你一定不会对Guava Cache感到陌生。它不仅简单易用，而且功能强大，能够帮助我们高效地管理本地缓存，提升应用程序的性能。
在日常开发中，缓存的作用不言而喻。通过缓存，我们可以减少数据库查询、网络请求等耗时操作，从而显著提高系统的响应速度和吞吐量。然而，缓存并不是万能的，如果使用不当，反而会带来一系列问题，比如内存泄漏、数据不一致等。因此，选择一个合适的缓存工具，并正确配置其过期策略，就显得尤为重要了。
Guava Cache正是这样一个优秀的本地缓存解决方案。它由Google开发并维护，提供了丰富的API和灵活的配置选项，能够满足大多数应用场景的需求。更重要的是，Guava Cache的实现非常轻量级，不会引入过多的依赖，也不会占用太多的系统资源，非常适合用于中小型项目或高性能要求的场景。
在这次讲座中，我们将深入探讨Guava Cache的实现原理、常用API以及如何配置过期策略。我们会通过大量的代码示例和表格来帮助大家更好地理解这些概念。同时，我们还会引用一些国外的技术文档，为大家提供更多的参考和启发。希望这次讲座能够让大家对Guava Cache有一个全面的认识，并能够在实际项目中灵活运用。
接下来，让我们先从Guava Cache的基本概念和实现原理开始吧！
Guava Cache的基本概念
在正式进入Guava Cache的具体实现之前，我们先来了解一下它的基本概念。Guava Cache是一个基于内存的本地缓存库，主要用于存储临时数据，以减少重复计算或频繁访问外部资源（如数据库、文件系统、远程服务等）所带来的开销。它的核心思想是：将常用的、计算代价较高的数据缓存起来，下次需要时直接从缓存中获取，从而提高系统的性能。
1. 缓存的基本结构
Guava Cache的核心类是Cache<K, V>，其中K表示缓存的键类型，V表示缓存的值类型。每个缓存项都由一个键和一个对应的值组成，类似于Java中的Map结构。不同的是，Guava Cache不仅支持简单的键值对存储，还提供了丰富的缓存管理功能，如自动过期、容量限制、加载策略等。
// 创建一个简单的缓存实例
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.build();在这个例子中，我们创建了一个Cache<String, String>类型的缓存，表示缓存的键和值都是String类型。CacheBuilder是Guava Cache提供的构建器类，用于配置缓存的各种属性。后续我们会详细介绍如何通过CacheBuilder来定制化缓存的行为。
2. 缓存的操作方法
Guava Cache提供了多种操作缓存的方法，主要包括：
- put(key, value): 将指定的键值对放入缓存中。
- getIfPresent(key): 如果缓存中存在指定的键，则返回对应的值；否则返回
null。 - get(key, Callable): 如果缓存中存在指定的键，则返回对应的值；否则通过
Callable加载数据并将其放入缓存中。 - invalidate(key): 从缓存中移除指定的键值对。
- invalidateAll(): 清空整个缓存。
- size(): 返回当前缓存中存储的键值对数量。
// 示例：使用put和getIfPresent方法
cache.put("key1", "value1");
String value = cache.getIfPresent("key1"); // 返回"value1"// 示例：使用get方法，自动加载数据
String value = cache.get("key2", () -> {
// 模拟从数据库或其他地方加载数据
return "value2";
});通过这些方法，我们可以轻松地对缓存进行增删改查操作。需要注意的是，Guava Cache是线程安全的，多个线程可以同时访问同一个缓存实例，而不需要额外的同步机制。
3. 缓存的生命周期
Guava Cache中的每个缓存项都有一个生命周期，即从被放入缓存到被移除的时间段。缓存项的移除可以通过以下几种方式触发：
- 手动移除：通过调用
invalidate或invalidateAll方法显式地移除缓存项。 - 自动过期：当缓存项达到预设的过期时间后，自动从缓存中移除。
- 容量限制：当缓存的大小超过预设的容量限制时，根据一定的淘汰策略移除部分缓存项。
- 引用队列：当缓存项的引用类型为弱引用或软引用时，JVM会在内存不足时自动回收这些缓存项。
接下来，我们将重点讨论如何通过Guava Cache配置自动过期策略，确保缓存中的数据不会无限期地占用内存。
自动过期策略
在实际应用中，缓存中的数据往往是有时效性的，不可能永远有效。如果我们不对缓存项设置过期时间，可能会导致缓存中的数据长期占用内存，甚至引发内存泄漏问题。因此，合理配置缓存的过期策略是非常重要的。
Guava Cache提供了两种主要的过期策略：基于时间的过期和基于引用的过期。接下来，我们将分别介绍这两种策略的实现方式和应用场景。
1. 基于时间的过期
基于时间的过期策略是最常用的一种方式，它允许我们为缓存项设置一个固定的过期时间。一旦缓存项超过了这个时间，它就会自动从缓存中移除。Guava Cache提供了两种基于时间的过期方式：
- expireAfterWrite：从缓存项被写入（即
put或get加载数据）的那一刻开始计时，经过指定的时间后过期。 - expireAfterAccess：从缓存项最后一次被访问（即
get或refresh）的那一刻开始计时，经过指定的时间后过期。
1.1 expireAfterWrite
expireAfterWrite适用于那些只需要在写入后保持一段时间有效的缓存项。例如，某些配置信息或静态数据，它们在更新后的一段时间内是有效的，但过了这段时间就需要重新加载最新的数据。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 设置写入后10分钟过期
.build();在这个例子中，我们创建了一个缓存，所有缓存项在写入后的10分钟内有效。过了10分钟后，这些缓存项将自动失效并从缓存中移除。
1.2 expireAfterAccess
expireAfterAccess适用于那些需要频繁访问的缓存项。它会根据缓存项的最后访问时间来决定是否过期。这种方式特别适合那些数据变化较为频繁的场景，例如用户的会话信息或实时数据。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES) // 设置访问后5分钟过期
.build();在这个例子中，我们创建了一个缓存，所有缓存项在最后一次被访问后的5分钟内有效。如果某个缓存项在5分钟内没有被访问过，它将自动失效并从缓存中移除。
1.3 组合使用
在某些情况下，我们可能需要同时使用expireAfterWrite和expireAfterAccess，以实现更复杂的过期逻辑。例如，我们可以设置缓存项在写入后10分钟过期，但如果在这10分钟内有新的访问发生，则延长其有效期至5分钟后再过期。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES)
.build();这种组合方式可以有效地避免缓存中的数据过早失效，同时也确保了数据不会无限期地占用内存。
2. 基于引用的过期
除了基于时间的过期策略，Guava Cache还支持基于引用的过期。这种方式通过使用Java的弱引用（WeakReference）和软引用（SoftReference）来实现。当JVM检测到内存不足时，会自动回收这些引用所指向的对象，从而释放内存空间。
2.1 弱引用
弱引用是一种最弱的引用类型，它不会阻止对象被垃圾回收。当我们为缓存项设置弱引用时，只要该对象不再被其他强引用持有，JVM就会立即将其回收。因此，弱引用适用于那些不需要长时间存在的缓存项。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.weakValues() // 使用弱引用存储缓存值
.build();在这个例子中，我们创建了一个缓存，所有缓存项的值都将使用弱引用来存储。这意味着，只要这些值不再被其他地方引用，JVM就会立即将其回收。
2.2 软引用
软引用比弱引用稍强一些，它会在JVM内存不足时才被回收。因此，软引用适用于那些希望尽可能长时间存在的缓存项，但在内存紧张时可以被牺牲掉。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.softValues() // 使用软引用存储缓存值
.build();在这个例子中，我们创建了一个缓存，所有缓存项的值都将使用软引用来存储。这意味着，只有当JVM内存不足时，才会考虑回收这些值。
2.3 引用组合
我们还可以将弱引用和软引用与其他过期策略组合使用，以实现更灵活的缓存管理。例如，我们可以为缓存项设置弱引用，并同时配置基于时间的过期策略，确保即使JVM没有回收这些对象，它们也会在指定的时间后自动失效。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.weakValues()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();这种方式可以在保证缓存项及时过期的同时，充分利用JVM的垃圾回收机制，避免不必要的内存占用。
容量限制与淘汰策略
除了过期策略，Guava Cache还提供了容量限制和淘汰策略，以确保缓存不会无限制地增长，从而影响系统的性能。通过设置最大容量和选择合适的淘汰算法，我们可以有效地控制缓存的大小，并确保缓存中的数据始终是最有用的。
1. 最大容量限制
Guava Cache允许我们为缓存设置一个最大容量，当缓存中的键值对数量超过这个限制时，将会根据指定的淘汰策略移除部分缓存项。我们可以通过maximumSize或maximumWeight来设置缓存的最大容量。
1.1 maximumSize
maximumSize是最常用的容量限制方式，它直接指定了缓存中最多可以存储多少个键值对。当缓存中的键值对数量超过这个限制时，Guava Cache会根据淘汰策略移除部分缓存项。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100) // 设置最大容量为100个键值对
.build();在这个例子中，我们创建了一个最大容量为100个键值对的缓存。当缓存中的键值对数量超过100时，Guava Cache会根据默认的淘汰策略（LRU，即最近最少使用）移除最久未使用的缓存项。
1.2 maximumWeight
maximumWeight是一种更灵活的容量限制方式，它允许我们为每个缓存项分配不同的权重，并根据总权重来限制缓存的大小。这种方式特别适用于那些缓存项大小不均匀的场景，例如存储不同大小的文件或对象。
为了使用maximumWeight，我们需要提供一个weigher函数，用于计算每个缓存项的权重。然后，Guava Cache会根据总权重来判断是否需要移除缓存项。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumWeight(1000) // 设置最大权重为1000
.weigher((Weigher<String, String>) (key, value) -> value.length()) // 根据值的长度计算权重
.build();在这个例子中，我们创建了一个最大权重为1000的缓存，并根据缓存项的值长度来计算权重。当缓存中的总权重超过1000时，Guava Cache会根据淘汰策略移除部分缓存项。
2. 淘汰策略
当缓存的容量达到上限时，Guava Cache会根据指定的淘汰策略移除部分缓存项。默认情况下，Guava Cache使用的是LRU（Least Recently Used，最近最少使用）淘汰策略，即优先移除最久未使用的缓存项。此外，Guava Cache还支持FIFO（First In First Out，先进先出）和LFU（Least Frequently Used，最不经常使用）淘汰策略。
2.1 LRU（最近最少使用）
LRU是最常用的淘汰策略之一，它会优先移除最久未使用的缓存项。这种方式可以确保缓存中的数据始终是最常用的，从而提高缓存命中率。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100)
.build(); // 默认使用LRU淘汰策略2.2 FIFO（先进先出）
FIFO是一种简单的淘汰策略，它会优先移除最早被放入缓存的项。这种方式适用于那些不需要频繁访问的缓存项，或者那些数据顺序比较重要的场景。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100)
.removalListener(removal -> {
if (removal.getCause() == RemovalCause.SIZE) {
System.out.println("Evicted: " + removal.getKey());
}
})
.build();在这个例子中，我们通过removalListener监听缓存项的移除事件，并打印出被移除的键。虽然Guava Cache本身没有直接提供FIFO淘汰策略，但我们可以通过自定义removalListener来实现类似的效果。
2.3 LFU（最不经常使用）
LFU是一种基于频率的淘汰策略，它会优先移除最不经常使用的缓存项。这种方式适用于那些数据访问频率差异较大的场景，能够更好地利用缓存空间。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100)
.build(); // 默认使用LRU淘汰策略，但可以通过自定义实现LFU虽然Guava Cache默认使用的是LRU淘汰策略，但我们可以通过自定义CacheLoader和RemovalListener来实现LFU或其他自定义的淘汰策略。
加载策略与异步刷新
在实际应用中，缓存中的数据往往不是静态的，而是需要根据外部数据源（如数据库、远程服务等）动态加载。为了简化数据加载的过程，Guava Cache提供了CacheLoader接口，允许我们为缓存项指定一个默认的加载策略。当缓存中不存在指定的键时，Guava Cache会自动调用CacheLoader来加载数据，并将其放入缓存中。
1. CacheLoader
CacheLoader是一个用于加载缓存数据的接口，它提供了一个load方法，用于根据给定的键加载对应的值。我们可以通过CacheBuilder.build(CacheLoader)方法来创建一个带有CacheLoader的缓存实例。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.build(new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
// 模拟从数据库或其他地方加载数据
return "value for " + key;
}
});在这个例子中，我们创建了一个带有CacheLoader的缓存实例。当调用cache.get("key")时，如果缓存中不存在该键，Guava Cache会自动调用CacheLoader的load方法来加载数据，并将其放入缓存中。
2. 异步刷新
除了自动加载数据，Guava Cache还支持异步刷新缓存项。通过refresh方法，我们可以在后台异步地更新缓存项的值，而不会阻塞主线程。这种方式特别适用于那些需要定期刷新的数据，例如实时统计数据或频繁变化的配置信息。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.refreshAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) // 设置每5分钟刷新一次
.build(new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
// 模拟从数据库或其他地方加载数据
return "value for " + key;
}
});在这个例子中，我们设置了缓存项在写入后的5分钟内自动刷新。每次刷新时，Guava Cache会异步地调用CacheLoader的load方法来更新缓存项的值，而不会阻塞主线程。
3. 自定义加载策略
除了使用CacheLoader，我们还可以通过get方法的第二个参数传递一个Callable对象，来自定义加载策略。这种方式更加灵活，允许我们在加载数据时执行任意的逻辑。
String value = cache.get("key", () -> {
// 模拟从数据库或其他地方加载数据
return "value for key";
});在这个例子中，我们通过get方法传递了一个Callable对象，用于在缓存中不存在指定键时加载数据。这种方式适用于那些需要动态加载数据的场景，或者那些无法提前确定加载逻辑的情况。
监听器与统计信息
为了更好地管理和监控缓存的运行状态，Guava Cache提供了RemovalListener和StatisticsCounter两个工具类，分别用于监听缓存项的移除事件和收集缓存的统计信息。
1. RemovalListener
RemovalListener是一个用于监听缓存项移除事件的接口，它提供了一个onRemoval方法，允许我们在缓存项被移除时执行自定义逻辑。通过RemovalListener，我们可以记录缓存项的移除原因、时间等信息，以便进行日志记录或调试。
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100)
.removalListener((RemovalNotification<String, String> notification) -> {
System.out.println("Removed: " + notification.getKey() + " (" + notification.getCause() + ")");
})
.build();在这个例子中，我们通过removalListener监听缓存项的移除事件，并打印出被移除的键及其移除原因。RemovalCause枚举包含了多种移除原因，例如EXPIRED（过期）、SIZE（容量限制）、REPLACED（替换）等。
2. StatisticsCounter
StatisticsCounter是一个用于收集缓存统计信息的工具类，它提供了丰富的统计指标，包括缓存命中率、加载次数、移除次数等。通过statistics()方法，我们可以启用统计信息的收集，并在需要时查看这些指标。
LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100)
.recordStats() // 启用统计信息收集
.build(new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
return "value for " + key;
}
});
// 获取统计信息
CacheStats stats = cache.stats();
System.out.println("Hit rate: " + stats.hitRate());
System.out.println("Load count: " + stats.loadCount());
System.out.println("Eviction count: " + stats.evictionCount());在这个例子中，我们通过recordStats()启用了统计信息的收集，并在需要时调用stats()方法获取缓存的统计信息。CacheStats类提供了多个统计指标，帮助我们了解缓存的运行状态和性能表现。
总结与最佳实践
通过今天的讲座，我们详细介绍了Guava Cache的实现原理、常用API以及如何配置过期策略。Guava Cache作为一个轻量级的本地缓存工具，具有丰富的功能和灵活的配置选项，能够帮助我们高效地管理缓存，提升应用程序的性能。
在实际使用中，我们应该根据具体的应用场景选择合适的过期策略和淘汰算法。对于那些需要频繁访问的数据，可以使用expireAfterAccess结合LRU淘汰策略；而对于那些不需要长时间存在的数据，可以使用弱引用或软引用来减少内存占用。此外，合理设置缓存的最大容量和加载策略，能够有效避免缓存过度膨胀，确保系统的稳定性和可靠性。
最后，我们还要注意缓存的一致性问题。由于缓存中的数据是延迟更新的，可能会导致与外部数据源之间的不一致。因此，在设计缓存机制时，我们应该考虑到这一点，并采取适当的措施，例如定期刷新缓存、设置合理的过期时间等，以确保缓存中的数据始终是最新的。
希望今天的讲座能够帮助大家更好地理解和使用Guava Cache。如果有任何问题或建议，欢迎随时交流讨论！谢谢大家的参与，期待下次再见！
